Aggregazioni multiple con agg
Funzioni diverse per ogni colonna.
Aggregazioni multiple con agg è una lezione Data Science Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Data Science Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.
Perché un solo numero non basta
Una singola media nasconde molte informazioni. Con agg può richiedere diversi riepiloghi contemporaneamente e ottenere un quadro più completo.
Ecco agg
Il metodo agg accetta un elenco di funzioni ed esegue ciascuna di esse su ogni gruppo in un'unica passata.
df.groupby("city")["sales"].agg(["mean", "max"])Un elenco di nomi di funzione
Passi semplici stringhe come "sum" o "min" e pandas associa automaticamente ciascuna al proprio aggregatore integrato.
g.agg(["sum", "min", "max"])Ogni funzione diventa una colonna
Con un elenco di funzioni, il risultato ottiene una colonna per funzione, disposte ordinatamente una accanto all'altra per il confronto.
Funzioni diverse per colonna
Passi un dizionario per applicare aggregazioni diverse a colonne diverse nella stessa chiamata.
df.groupby("city").agg({"sales": "sum", "age": "mean"})Assegnare un nome alle colonne di output
L'aggregazione denominata consente di etichettare chiaramente i risultati, così non dovrà mai indovinare il significato di ogni colonna di output.
g.agg(total=("sales", "sum"))Usare una propria funzione
Qualsiasi funzione che restituisca un valore funziona, quindi una lambda personalizzata può calcolare un intervallo o qualsiasi altro risultato desideri.
g.agg(lambda s: s.max() - s.min())Combinare funzioni integrate e personalizzate
All'interno di un unico elenco può combinare nomi di funzione sotto forma di stringa e callable personalizzabili; pandas applica ciascuno a ogni gruppo.
g.agg(["mean", lambda s: s.std()])Aggregare più colonne contemporaneamente
Eviti di selezionare una colonna: agg verrà eseguito su ogni colonna numerica, producendo un'ampia tabella riepilogativa.
df.groupby("city").agg("mean")Reimpostare l'indice per appiattirlo
Chiami reset_index successivamente per trasformare nuovamente le chiavi dei gruppi in normali colonne, utili per creare grafici o unire dati.
result.reset_index()Leggere attentamente il risultato
Quando si moltiplicano funzioni e colonne, si ottiene un MultiIndex sulle colonne; lo si legge come coppie (colonna, funzione).
Controllo rapido
Si desiderano la somma su una colonna e la media su un'altra. Che cosa si passa ad agg?
Riepilogo: agg è il vostro coltellino svizzero
Ora è possibile combinare molti riepiloghi, usare funzioni integrate insieme a funzioni personalizzate e assegnare un nome ai risultati, tutto tramite una sola chiamata flessibile a agg. 🛠️
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Domande Frequenti
La lezione «Aggregazioni multiple con agg» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Aggregazioni multiple con agg» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Data Science Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Aggregazioni multiple con agg»?
Funzioni diverse per ogni colonna. Eserciti Data Science Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Data Science Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Data Science Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Aggregazioni multiple con agg»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Data Science Academy?
Sì. Ogni lezione Data Science Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Split-Apply-Combine spiegato
- Aggregazioni multiple con agg
- Raggruppare per più chiavi
- transform per feature a livello di gruppo